《Rethinking ImageNet Pre-training》理解
論文：何愷明《Rethinking ImageNet Pre-training》 在許多計算機視覺任務中，包括目標檢測、圖像分割、行爲檢測等，一般使用在ImageNet上預訓練再進行微調。而在這篇論文中，作者任務在ImageNet上預訓練是並不必要的，隨機初始化也可以達到同樣的效果，只需要： 1）使用合適的正則化優化方法 2）足夠長的訓練時間，即多次迭代訓練 論文中的走勢圖，我們可以觀察到rand
相關文章
- 1. Rethinking ImageNet Pre-training
- 2. 對Rethinking ImageNet Pre-training的理解
- 3. 18-Rethinking-ImageNet-Pre-training
- 4. pretraining+fine tuning
- 5. Rethinking IoT
- 6. Contextual Word Representations and Pretraining
- 7. Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation論文解
- 8. [ICML19]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
- 9. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks（2019）
- 10. caffe ImageNet
- 更多相關文章...
- • SQLite Explain（解釋） - SQLite教程
- • 錯誤處理 - RUST 教程
- • Docker 清理命令
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Appium入門
- 2. Spring WebFlux 源碼分析(2)-Netty 服務器啓動服務流程 --TBD
- 3. wxpython入門第六步（高級組件）
- 4. CentOS7.5安裝SVN和可視化管理工具iF.SVNAdmin
- 5. jedis 3.0.1中JedisPoolConfig對象缺少setMaxIdle、setMaxWaitMillis等方法，問題記錄
- 6. 一步一圖一代碼，一定要讓你真正徹底明白紅黑樹
- 7. 2018-04-12—（重點）源碼角度分析Handler運行原理
- 8. Spring AOP源碼詳細解析
- 9. Spring Cloud（1）
- 10. python簡單爬去油價信息發送到公衆號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Rethinking ImageNet Pre-training
- 2. 對Rethinking ImageNet Pre-training的理解
- 3. 18-Rethinking-ImageNet-Pre-training
- 4. pretraining+fine tuning
- 5. Rethinking IoT
- 6. Contextual Word Representations and Pretraining
- 7. Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation論文解
- 8. [ICML19]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
- 9. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks（2019）
- 10. caffe ImageNet